NumPy中的ndarray是科学计算核心，提供创建（如np.array、zeros、ones、arange、linspace）、形状操作（reshape、flatten、transpose）、数学统计（sum、mean、argmax、where）及数组拼接与广播等高效函数，掌握后可显著提升数据处理效率。
np.array()：将列表、元组等转换为 ndarray。
np.array([1, 2, 3]) 创建一维数组np.array([1.1, 2.2], dtype=int) 强制转为整型np.zeros() 和 np.ones()：创建全0或全1数组。
np.zeros((2, 3)) 创建 2×3 的零矩阵np.ones(5, dtype=bool) 创建布尔型全1数组np.arange()：类似 Python 的 range，但返回数组。
np.arange(0, 10, 2) 生成 [0, 2, 4, 6, 8]np.linspace()：在指定区间内生成等间距数值。
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np.linspace(0, 1, 5) 生成 [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]ndarray.reshape()：改变数组形状，不修改数据。
np.arange(6).reshape(2, 3) 变成 2 行 3 列arr.reshape(-1, 2)
ndarray.flatten()：返回展平的一维副本。
arr = np.array([[1,2],[3,4]]); arr.flatten() 得到 [1,2,3,4]np.transpose() 或 .T：转置数组。
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arr.T 对二维数组行列互换np.sum(), np.mean(), np.std(), np.min(), np.max()：基本统计运算。
np.sum(arr, axis=0) 沿列方向求和（按行合并）np.argmax(), np.argmin()：返回最大/最小值的索引。
np.argmax([3,1,4]) 返回 2（索引位置）np.where()：根据条件返回索引或选择元素。
np.where(arr > 5, arr, 0) 大于5保留，否则设为0np.concatenate()：沿指定轴拼接数组。
np.concatenate((a, b), axis=0) 垂直拼接np.vstack() / np.hstack()：垂直或水平堆叠。
np.vstack([a, b]) 等价于 np.concatenate([a,b], axis=0)
广播（Broadcasting）：不同形状数组间自动扩展进行运算。
以上就是python中ndarray的常见函数的用法的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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